La Transformación Digital: 5 Estrategias en Proyectos de Big Data

En nuestro anterior post, “El Director de Proyectos de Big Data: primeros pasos” establecimos recomendaciones para afrontar un proyecto de despliegue de soluciones Big Data. Más allá de esas primeras consideraciones, el tema es tan amplio que conviene profundizar más en algunos de esos aspectos, en concreto en las estrategias para abordar proyectos Big Data.

Para empezar, quisiera remarcar el primer aspecto fundamental, que justifica el por qué nos encontramos en un cambio de era en cuanto al manejo de datos. Las tecnologías tradicionales no resultan suficientemente flexibles, eficientes ni están preparadas para recoger, procesar y analizar grandes volúmenes de datos en las condiciones en que se requiere hoy en día, en muchos casos, en tiempo real. Cada vez más organizaciones en los últimos años están recurriendo a aumentar sus inversiones en hardware, software y servicios asociados, como medio para resolver el problema que les plantea el ver tambalearse su competitividad por falta de medios y perfiles adecuados para la interacción con Big Data.

Para muchos es la era de la “datificación”, otros llaman digitalización a este proceso y, los expertos lo definen como "transformación digital":

Del procesamiento de datos como actividad pasiva se ha pasado a “real time”
De las previsiones en base a estadística básica se ha evolucionado hasta alcanzar la capacidad de descubrir tendencias y relaciones usando datos previamente desconocidos
Con la llegada del eco-sistema conectado y el nacimiento del internet de las cosas, todos estos nuevos sistemas y dispositivos han multiplicado la escala y el alcance de los datos de forma exponencial.

Establezcamos pues las principales estrategias a la hora de afrontar un proyecto Big Data: ¿Cómo debe afrontar una empresa, sea del tamaño que sea, una iniciativa Big Data?

Estrategia de escalabilidad: se trata de empezar poco a poco e ir creciendo y abarcando más a medida que es requerido por el negocio. De esta forma es más fácil detectar oportunidades y poder avanzar hacia ellas, aprovechándolas. La precaución que hay que tener en cuenta es que, aunque los avances tecnológicos harían posible un comienzo a gran escala, algo impensable con las herramientas tradicionales de BI, que sólo permitían analizar volúmenes de datos limitados, lo que resultaba en una visión limitada; es probable que no se trate de eso. Quizás por capturar, recoger y analizar más datos no se va a mejorar la perspectiva, sino que lo que va a suceder es que la confusión va a aumentar. Hoy día el análisis de Big Data puede ayudar a identificar los verdaderos impulsores de rendimiento en muy poco tiempo, pero hace falta encontrar el equilibrio a la hora de determinar cuánto es necesario conocer. La elección tecnológica debe ir en esta línea y, por eso, ha de ser escalable, para poder ajustarse a lo que la organización precisa en cada momento.
Estrategia de experimentación: fomentar el pensamiento creativo, exprimir la retroalimentación, avanzar en base a iteraciones y gestionar con una orientación de mejora continua, es una manera de mejorar la comprensión de la realidad a través de su análisis desde distintos ángulos. Esta perspectiva impulsa la innovación, una de las mayores ventajas del aprovechamiento de los grandes datos.
Estrategia de valor: buscar la rentabilidad, tomar decisiones en lo concerniente a Big Data limitándose a todo lo que pueda medirse, lo que garantice el ROI y lo que sea justificable. En el mar de datos es fácil naufragar, sobre todo en las primeras incursiones, por eso merece la pena una táctica conservadora que ayude a la organización a avanzar con paso seguro y minimizando el riesgo.
Estrategia introspectiva: en vez de lanzarse a recoger todo lo que se publica en los medios de comunicación social y tomar esta información como prioritaria, comenzar aprovechando los datos históricos y considerar la riqueza de posibilidades que esconden. Mediante técnicas de minería de datos se puede viajar al valor de cada byte de información y ganar visión. No sólo eso, este recorrido por los datos del legado corporativo pueden abrir puertas a la monetización de Big Data, al permitir identificar segmentos de datos que podrían conducir a nuevas fuentes de ingresos a través del intercambio comercial.
Estrategia integradora: no hay que limitarse a informar sobre los datos. Big Data no consiste en eso, sino que implica iniciar la integración de los datos en los procesos de negocio. Sólo de esta forma se logra la diferenciación, esa ventaja competitiva sostenible en el tiempo y que requiere del respaldo de la cultura de empresa.

El papel del Project Manager es esencial para guiar a las personas en esta transición que les llevará a trabajar de una forma distinta, más eficiente, más creativa y más colaborativa. Su intervención resultará decisiva también para lograr sincronizar el área de negocio con el departamento de IT, puesto que ambas partes deberán trabajar de forma muy estrecha para lograr optimizar resultados. En siguientes posts analizaremos también los riesgos asociados a estos planteamientos… ¡Esperamos comentarios!